research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Neural Networks For Estimating The Ceramic Productivity Of Walls

Authors: Ali Sabri Tofan --- Sawsan Rasheed Mohammed
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2011 Volume: 17 Issue: 2 Pages: 200-217
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Productivity estimating of a construction operation is an essential tool for the successful completion of the construction process. Productivity of a construction operation is defined as output of the system per unit of time.In this research Artificial Neural Networks approaches are presented. The main reason for using neural networks for construction productivity estimation is the requirement of performing complex mapping of environment and management factors to productivity.A generic description of the artificial neural networks model is provided, followed by summarized factors that affect ceramic labor productivity, then neural-network model are developed for Estimating ceramic walls productivity, the input data for the model based on experienced superintendents employed by a leading construction general contractor, test results show that the ANN approach can produce a sufficiently accurate estimate with a limited data-collection effort, and thus has the potential to provide an efficient tool for construction productivity estimation.

تخمين الإنتاجية لعملية البناء هي وسيلة أساسية من أجل النجاح في إتمام عملية البناء و تعرف إنتاجية البناء على انها ناتج النظام لكل وحدة من الوقت. في هذا البحث استخدمت الشبكات العصبية الاصطناعية. السبب الرئيسي لاستخدام الشبكات العصبية لتقدير انتاجية البناء هو متطلبات رسم الخرائط المعقدة للبيئة و عوامل ادارة الانتاجية.وضع وصف عام لنموذج الشبكات العصبية الاصطناعية ، يليها تلخيص العوامل التي تؤثر على إنتاجية عمال السيراميك ، ثم طور نموذج من الشبكات العصبية المتقدمة لتخمين انتاجية السيراميك للجدران ، والبيانات المدخلة للنموذج اعتمدت على المراقبين ذوي الخبرة و الموظفين من قبل المقاول العام للانشاء ، تشير نتائج الاختبار الى أن الشبكات العصبية الاصطناعية يمكن ان تؤدي إلى تخمينات دقيقة بما فيه الكفاية مع جهود جمع بيانات محدودة ، وبالتالي فأن الاختبار لديه القدرة على توفير أداة فعالة لتخمين إنتاجية البناء.

Keywords

NEURAL --- NETWORKS --- ESTIMATING --- CERAMIC --- PRODUCTIVITY --- WALLS

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2011 (1)